策略
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Kubernetes HPA 缩容指南：监控、告警与最佳实践，看完这篇就够了！
“喂，小 K 啊，最近集群资源利用率有点低，你看看能不能优化一下？” “收到，老王！我这就研究下 HPA 的缩容策略。” 相信不少 Kubernetes 工程师都遇到过类似老王这样的需求。HPA（Horizontal Pod Au...
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在Kubernetes中有状态应用中进行高效HPA缩容的实践指南
引言 在Kubernetes中，Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 是一个强大的工具，用于根据资源使用情况自动扩展或缩容应用的Pod数量。然而，对于有状态应用（例如数据库、消息队列等），HPA缩容的过程更为...
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HPA 缩容那些事儿：常见问题与排查指南，告别缩容烦恼！
嗨，大家好！我是老 K，一个在云原生世界里摸爬滚打多年的老兵。今天咱们聊聊 Kubernetes 里的 HPA（Horizontal Pod Autoscaler，水平 Pod 自动伸缩）缩容问题。说实话，HPA 伸缩挺香的，能根据负载自...
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Kubernetes HPA 缩容性能调优实战：速度、资源利用率与策略优化
“喂，老王，最近咱们的 Kubernetes 集群有点飘啊，流量下来了，Pod 数量半天降不下来，白白浪费资源，老板有意见了！” 电话那头，小李急切的声音传来。 “别慌，小李，这事儿我遇到过。HPA（Horizontal Pod Au...
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深入理解Kubernetes HPA缩容时的连接池管理
在使用Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler（HPA）进行自动缩容时，如何优雅地处理微服务连接池中的连接，避免连接泄露和资源浪费，是一个值得探讨的话题。本文将详细介绍HPA的工作机制，并提供实际操作建议，...
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别再盲目调参了！Kubernetes HPA 调整微服务连接池参数的踩坑实录与避坑指南
别再盲目调参了！Kubernetes HPA 调整微服务连接池参数的踩坑实录与避坑指南 大家好，我是波哥。今天咱们来聊聊在 Kubernetes 中使用 HPA（Horizontal Pod Autoscaler） 调整微服务连接池参...
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Kubernetes HPA 实战：微服务连接池参数的自动调整
“喂，小 K 吗？最近上了 Kubernetes (K8s)，感觉怎么样？” “别提了，老哥。上了 K8s，感觉打开了新世界的大门，但也遇到不少坑。最近就在搞 HPA（Horizontal Pod Autoscaler），发现这玩意儿...
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在Docker和Kubernetes环境下，如何优化你的微服务数据库连接池？
嘿，哥们儿！ 咱们今天聊聊微服务里头一个挺重要，但容易被忽视的家伙——数据库连接池。 尤其是在Docker和Kubernetes这种容器化环境里，连接池的配置，那可得好好琢磨琢磨。 不然，轻则服务卡顿，重则数据库直接给你撂挑子，后果很严重...
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数据库连接池 minimumIdle 参数调优实战：少了不够用，多了占资源？
1. 引言：minimumIdle 是个啥？ 大家好，我是爱捣鼓数据库的“码农老司机”。今天咱们来聊聊数据库连接池里一个重要的参数： minimumIdle 。这参数，说白了，就是连接池里 最少 要保持多少个 空闲 的数据库连接。 ...
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Java数据库连接池背压机制深度解析：实战优化连接使用，杜绝耗尽，榨干性能！
一、 啥是背压？别慌，咱先聊点生活中的事儿 你有没有遇到过这种情况：水龙头开到最大，结果水管“嗡嗡”响，水流反而变小了？或者，高峰期挤地铁，人挤人，反而谁都上不去？ 其实，这就是一种“背压”现象。简单来说，就是 下游处理能力跟不上...
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Java 程序员必备：深度剖析背压机制，应对高并发与大数据挑战
你好，我是老码农。在当今这个高并发、大数据时代，作为一名 Java 程序员，你是否经常面临系统性能瓶颈、服务不稳定等问题？尤其是在处理大量数据和高并发请求时，系统很容易出现卡顿、超时甚至崩溃的现象。今天，我将带你深入了解一个能够有效解决这...
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深入浅出：响应式编程中的背压机制与Java实践 (Reactor & RxJava)
你好，我是老码农，很高兴能和你一起探讨响应式编程中一个非常重要的话题——背压（Backpressure）。 在当今高并发、大数据量的应用场景下，响应式编程已经成为了主流选择之一。它能够以非阻塞的方式处理数据流，从而提高系统的吞吐量和响...
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Java Vector API 助力音频处理：FFT 变换与滤波的加速实践
你好，我是老K。今天我们来聊聊 Java 领域一个相对“冷门”但潜力巨大的技术——Vector API。它能干啥？简单来说，就是利用 CPU 的 SIMD (Single Instruction, Multiple Data) 指令，实现...
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ForkJoinPool 并发度设置：性能调优的实战指南
你好，我是老码农。今天咱们聊聊在 Java 并发编程中，一个经常被忽视但又至关重要的环节—— ForkJoinPool 的并发度设置。很多时候，我们直接使用默认配置，觉得能跑就行。但如果你追求极致的性能，或者经常需要处理大规模数据，那么...
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如何利用ForkJoinPool优化大数据处理与图像处理性能
在大数据与图像处理领域，性能优化是一个永恒的话题。无论是处理海量数据还是高分辨率的图像，Java提供的 ForkJoinPool 框架都能显著提升任务的执行效率。本文将结合实际业务场景，深入探讨如何通过 ForkJoinPool 优化性能...
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ForkJoinPool vs. ThreadPoolExecutor：性能对比与实战案例分析
ForkJoinPool vs. ThreadPoolExecutor：性能对比与实战案例分析 你好，我是你的Java老朋友，码农老王。 在Java并发编程的世界里，选择合适的线程池模型至关重要。今天咱们就来聊聊 ForkJoin...
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ForkJoinPool高并发场景应用与拒绝策略深度解析
你好，我是你的“并发编程助手” 在Java并发编程的世界里，处理高并发任务是咱们程序员经常要面对的挑战。今天，咱们就来聊聊Java并发包里的一个“神器”—— ForkJoinPool 。别担心，我会用大白话给你讲明白，保证你能听懂，还...
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深入解析ForkJoinPool自定义拒绝策略的应用场景与实现方法
什么是ForkJoinPool？ ForkJoinPool是Java 7引入的一个线程池实现，专门用于处理分治任务（Divide and Conquer）。它基于工作窃取（Work-Stealing）算法，能够高效地处理大量并行任务。...
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ForkJoinPool 高级定制：自定义线程工厂与拒绝策略深度解析
咱们先聊聊 ForkJoinPool 你好呀！在 Java 并发编程的世界里，ForkJoinPool 可是个好东西，特别适合处理那些可以“分而治之”的任务。简单来说，它就像一个任务分解大师，能把一个大任务拆成若干个小任务，并行处理，...
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深入解析ForkJoinPool：工作线程的双端队列与任务窃取机制
引言 在Java并发编程中，ForkJoinPool是一个非常重要的工具，尤其适用于递归任务的并行处理。它的核心设计理念是通过分治策略将大任务拆分为小任务，并利用工作线程的双端队列和任务窃取机制来实现高效的并行计算。本文将深入探讨Fo...
